Dec, 2021
利用语言模型和弱监督学习揭示抗体亲和力成熟
Deciphering antibody affinity maturation with language models and weakly supervised learning
Jeffrey A. Ruffolo, Jeffrey J. Gray, Jeremias Sulam
TL;DR本文介绍一种名为 AntiBERTy 的语言模型，该模型基于 558M 个天然抗体序列进行训练，在免疫库中对抗体进行聚类，用于理解免疫应答的亲和力成熟的过程，针对高度冗余的序列进行多实例学习，以确定免疫库中关键的结合残基。该方法的进一步发展将能够仅从免疫库序列中提供新的抗原结合洞察。